Du deep learning à la deep deshumanisation?

Du deep learning à la deep deshumanisation?
Dans une carte blanche publiée dans la Revue médicale suisse, Béatrice Schaad s’interroge: faut-il croire, comme le défend l’auteur Eric Topol, que l’intelligence artificielle offrira plus de temps aux médecins ou craindre au contraire une «deep deshumanisation» des soins?

Aussi paradoxal que cela puisse paraître, se pourrait-il que l’intelligence artificielle contribue à rendre la médecine plus humaine? C’est la thèse que défend Eric Topol dans son dernier livre «Deep Medicine»1. Ce cardiologue américain s’était déjà passionné pour les bouleversements relationnels entre professionnels et patients. Le malade étant décrit dans son livre précédent2 comme désormais affranchi des liens de dépendance vis-à-vis des médecins, ceci grâce à l’émergence de diverses applications qui lui permettent de monitorer ses rêves, ses excès de petite Arvine ou son diabète.

A l’ère de l’intelligence artificielle, Topol soutient que le médecin gagnera en précision diagnostique et l’organisation du travail en efficience. Il prête (pensée magique?) à l’intelligence artificielle la vertu ultime de permettre aux professionnels de la santé de retrouver du temps avec leurs patients. Avec l’arrivée en force des algorithmes dans le domaine sanitaire, Topol annonce donc des lendemains qui chantent pour la relation entre malades et professionnels et la qualité de leur communication.

Si l’on peut suivre Topol sur les progrès dans les domaines de la précision diagnostique, l’effet miracle sur le gain de temps fait bien plus de doute. Les leçons de l’intégration dans les hôpitaux du dossier informatisé montrent que la pratique au quotidien de l’informatique peut être terriblement chronophage si elle ne se double pas d’une formation pointue en la matière.

La saison 2 de l’informatisation des hôpitaux avec l’arrivée en force de programmes algorithmiques sophistiqués, pourrait bien mettre les professionnels de la santé sous de nouvelles pressions.

Aujourd’hui, il est déjà exigé que ces derniers soient de bons communicants, d’excellents techniciens, des hôteliers merveilleux et des administrateurs de pointe. Il faudrait qu’ils deviennent désormais des informaticiens de haut vol? Il n’est pas possible de continuer d’ajouter à l’infini des couches de missions nouvelles à ce que l’on entend communément par «être médecin» ou «être soignant», en poursuivant le mirage que ces évolutions technologiques feront gagner du temps.

La mue relationnelle, qui s’opère déjà à bas bruit à force de cumul de fonctions, pourrait bien, si l’on n’y prend garde, transformer les liens thérapeutiques en quelques fils ténus et fragiles. À moins que l’on entreprenne d’adapter les parcours de formation. Pour une intégration sereine des algorithmes dans la gestion hospitalière, les cursus doivent être repensés, les missions de ce qui constitue la médecine doivent être reconsidérées: le progrès en digital exige que l’on forme désormais des médecins informaticiens qui n’auront pas les mêmes fonctions que ceux qui sont au contact du patient.

S’il éclaire le probable, s’il diminue l’incertain, le digital désincarne. Si l’on contraint le même médecin à cumuler les fonctions d’informaticien et de relations au patient, il y a fort à parier que cette seconde mission soit sévèrement hypothéquée. Et que le temps retrouvé promis par Topol à la faveur de la digitalisation de la médecine soit intégralement réinvesti dans la conquête de la complexité numérique. Du deep learning, on serait alors passé à la deep deshumanisation.

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1. Topol E. Deep Medicine. New York : Basic Books, 2019.

2. Topol E. The Patient will see you now. New York : Basic Books, 2016.

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Cet article a été initialement publié dans le numéro du 5 février 2020 de la Revue Médicale Suisse.

Article repris du site  www.revmed.ch

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